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目录1.简介4.损失函数参考链接：https://blog.csdn.net/ssshyeong/article/details/1270923541.简介ImageStyleTransferUsingConvolutionalNeuralNetworks：Gram矩阵(CVPR2016)链接TextureSynthesisUsingConvolutionalNeuralNetworks图像经过卷积层后得到的特征图

LLM背景知识介绍1大语言模型(LLM)背景大语言模型(英文：LargeLanguageModel，缩写LLM)是一种人工智能模型,旨在理解和生成人类语言.大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、翻译、对话等等。

目录在计算机视觉中，Gram矩阵常用于衡量图像的风格特征。给定一个特征图（例如，卷积层的输出），Gram矩阵是该特征图的内积。在TensorFlow中，你可以使用tf.linalg.einsum来计算Gram矩阵。以下是一个计算Gram矩阵的TensorFlow实现样例：importtensorflowastfdefgram_matrix(input_ten

一、开发环境1.语言：python2.开源工具：nltk3.语料库：维基百科英文语料库二、环境配置关于pyhton项目对nltk的部署，我看了以下文章。NLTK库安装教程在安装nltk库的过程中，我又遇到了pip更新的问题，看了以下文章。PIP更新​​​​三、实验要求利用n-gram语言模型完成，输入文字

一.概述Ngram是一种基于统计语言模型的算法。Ngram基本思想是将文本里面的内容按照字节大小进行滑动窗口操作，形成长度是N的字节片段序列。此时每一个字节片段称为gram。对所有gram的出现频度进行统计，并且按照事先设定好的阈值进行过滤，形成关键gram列表，也就是这个文本的向量特

原文链接：https://tecdat.cn/?p=36028原文出处：拓端数据部落公众号随着互联网的快速发展，招聘网站已成为求职者与雇主之间的重要桥梁。然而，随之而来的欺诈行为也日益猖獗，给求职者带来了极大的困扰和风险。因此，如何帮助客户有效地识别和防范招聘网站上的欺诈行为，已成为一个亟待解决

基于预训练模型的相似度度量方式BERTScoreBERTScore是一种基于BERT（双向编码器表示器转换器）语言模型的相似度度量。它将问题和回答编码为BERT向量，然后计算两个向量的余弦相似度。与传统的基于重叠词语的相似度度量不同，BERTScore能够捕获语义相似性，即使两个句子不包含相同的

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大模型如火如荼的今天，不学点语言模型（LM）相关的技术实在是说不过去了。只不过由于过往项目用到LM较少，所以学习也主要停留在直面——动眼不动手的水平。Huggingface（HF）也是现在搞LM离不开的工具了。出于项目需要，以及实践出真知的想法，在此记录一下第一次使用HF和微调ERNIE-gram的过程

我们知道语言模型（LanguageModel,LM）实际上是对一种token序列的概率分布。例如对一个句子\(S=w_1,...,w_t\)，我们要估计这一个句子的概率，计算过程如下：\[P(S)=P(w_1,...,w_t)\\=P(w_1,...,w_{t-1})*P(w_t|w_1,...,w_{t-1})\\=P(w_1,...,w_{t-2})*P(w_{t-1}

1.背景介绍机器翻译是自然语言处理领域的一个重要研究方向，其目标是将一种自然语言文本自动翻译成另一种自然语言文本。在过去的几十年里，机器翻译技术发展了很长一段时间，从基于规则的方法（如规则引擎和统计规则）开始，到基于模型的方法（如统计模型、深度学习模型等）发展。在这些方法中，N-gr

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机器翻译领域最困难的任务之一就是对给定的翻译系统或者翻译算法进行评价，我们称其为机器翻译评测。事实上，在科学研究和工业界的任何一个领域，如果提出一个新的算法并声称其具有良好的性能，都需要使用某种通用的、被广泛承认的评价标准为这个算法“打分”。这个分数不仅要体现出

1.n-gram是什么？n-gram是自然语言处理中常用的一种模型，它是指由n个连续的词组成的序列。例如，在句子"Ilovenaturallanguageprocessing"中，1-gram可以表示为{“I”,“love”,“natural”,“language”,“processing”}，2-gram（也称为bigram）可以表示为{“Ilove”,“lovenatura

GraphEmbedding先从WordEmbedding来说，现在的NLP语言取得了巨大突破一大部分原因是将高度离散化的词语符号表示，转换为了低维的连续分布的表示。eg:我爱香蕉我爱苹果用onehot来表示：我0[1,0,0,0]爱1[0,1,0,0]苹果2[0,0,1,0]香蕉3[0,0,0,1]但是这种方法不能够